Yapay zekâ teknikleri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yoluyla geliştirilmiş olup, sağlık hizmetlerinde, özellikle tıbbi görüntü analizinde en umut verici yenilik alanlarından biri olarak ortaya çıkmıştır. Bu derlemede, kas-iskelet sistemi görüntülemeye yönelik geliştirilen makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını değerlendirerek radyoloji hekimi ile ortopedi ve travmatoloji hekimi okurlara güncel bir bakış açısı sunmayı amaçladık. Son yıllarda kas-iskelet sistemi görüntüleme alanında yapılan yapay zekâ çalışmalarının sayısı gün geçtikçe artmakta ve bu çalışmalar klinik uygulamalarda önemli avantajlar yaratmaktadır. Bu alandaki çalışmalar, görüntüleme protokollerini optimize etme, iş akışı verimliliğini arttırma, otomatik lezyon tespiti ve sınıflandırma, otomatik ölçüm ve klinik sonlanım veya prognoz tahmini gibi amaçlara hizmet etmektedir. Bu teknolojilerin kullanımıyla, tıbbi görüntüleme alanında önemli gelişmelere yol açma, hastaların tedavi süreçlerini ve sonuçlarını tahmin etmede fayda sağlama amaçlanmaktadır. Yine de klinik pratikte rutin kullanım için uygun modeller henüz yaygınlaşmamıştır. Gelecekte bu tarz modellerin geliştirilmesiyle ortopedi ve travmatoloji hekimi ile radyologların iş akışında pozitif yönde değişiklikler beklenilmektedir.